1 线性代数 符号和基础知识 矩阵乘法 运算性质 矩阵微分 2 概率论 概率空间 随机变量及其分布 随机变量的数字特征 条件期望

人工智能基础：几何概型的联系概率（复概率）与概率的补数定理

随机变量的概率分布函数的基本性质:平均值、方差、协方 差矩阵、炬

3.4二维r.v.函数的分布 一、问题已知r.v(X,Y)的概率分布,g(x,y)为已知的二元函数, 求Z=g(X,Y)的概率分布 二、方法转化为(X,Y)的事件

假设检验的基本问题 1、假设检验的基本原理 小概率事件原理 小概率思想是指小概率事件(P<0.01或 P<0.05等)在一次试验中基本上不会发生。 反证法思想是先提出假设(检验假设H),再 用适当的统计方法确定假设成立的可能性大 小,如可能性小,则认为假设不成立;反之, 则认为假设成立

第一节 事件与概率 第二节 概率分布 第三节 正态分布 第四节 二项分布 第五节 波松分布 第六节 样本平均数的抽样分布 第七节 t分布

第一节 事件与概率 第二节 概率分布 第三节 正态分布 第四节 二项分布 第五节 波松分布 第六节 样本平均数的抽样分布 第七节 t分布

随机事件与概率 随机试验概率论的一个基本概念是随机试验.一个试验(或观察)若它的结果预先无法 确定,则称之为随机试验简称为试验ernt)

这一讲我们介绍了全概率公式、贝叶斯公式它们是加法公式和乘法公式的综合运用,同学们可通过进一步的练习去掌握它们.值得一提的是，后来的学者依据贝叶斯公式的思想发展了一整套统计推断方法，叫作“贝叶斯统计”.可见贝叶斯公式的影响

北京工业大学：《概率论与数理统计 Probability and Statistics》课程电子教案（PPT教学课件）第二讲 第一章 随机事件 第2节 事件的概率 第3节 古典概率模型